3. Verificando presupostos
Tabela 7. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados individuais:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
5.627523
|
0.0007479
|
|
|
65791
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos não apresentam variâncias homogêneas (p = 0.0007
<= alfa: 0.005).
|
Tabela 8. Distribuição dos resultados individuais de Prolactina (n =
65795 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
107.95
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
7.73
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 9. Distribuição de resultados individuais de HDL-c (n = 65795 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
3.12
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada mesocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
0.25
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
A relação empírica entre Média, Mediana e Moda é: Média > Mediana
> Moda. A distribuição é moderadamente assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 10. Resultado do Teste de Homogeneidade das Variâncias (Levene) -
resultados médios:
|
|
GL
|
Valor F
|
p-valor
|
|
group
|
3
|
2.9934
|
0.0343503
|
|
|
102
|
NA
|
NA
|
|
Interpretação
|
|
Os grupos apresentam variâncias homogêneas (p = 0.0344 >
0.005).
|
Tabela 11. Distribuição dos resultados médios de Prolactina (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
16.27
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada leptocúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
3.47
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Essa distribuição é muito assimétrica para a direita.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
Tabela 12. Distribuição de resultados médios de HDL-c (n = 106 ).
|
Parâmetros estatísticos
|
Resultados
|
|
Coeficiente de curtose
|
2.42
|
|
Interpretação do coeficiente de curtose
|
A distribuição pode ser considerada platicúrtica.
|
|
Coeficiente de assimetria
|
-0.45
|
|
Interpretando o resultado do coeficiente de assimetria
|
Relação empírica entre Média, Mediana e Moda: Moda > Mediana >
Média. A distribuição é moderadamente assimétrica para a esquerda.
|
|
|
|
Nota:
|
|
Se a curtose estiver entre 2,7 e 3,3, a distribuição pode
ser considerada mesocúrtica.
|
|
Se a curtose for menor que 2,7, a distribuição é
Platicúrtica.
|
|
Se a curtose for maior que 3,3, a distribuição é
Leptocúrtica.
|
|
Se a assimetria for menor que -1 ou maior que 1, a
distribuição é altamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -1 e -0,5 ou entre 0,5 e 1, a
distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,5 e -0,15 ou entre 0,15 e
0,5, a distribuição é moderadamente assimétrica.
|
|
Se a assimetria estiver entre -0,15 e 0,15, a distribuição é
aproximadamente simétrica.
|
4. Critérios clínicos baseado na VB e estado da arte
Tabela 13. Bias permitido baseado nos componentes da variação biológica
- Modelo 2 da Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Coeficiente Variação Individual (CVi)
|
5.7
|
|
Coeficiente Variação Grupo (CVg)
|
24.3
|
|
Critério da Variação biológica
|
desejável
|
|
Bias percentual permitido
|
6.24
|
|
Limite de decisão médica
|
40
|
|
Bias absoluto permitido
|
2.496
|
Tabela 14. Bias permitido baseado no estado da arte - Modelo 3 da
Conferência de Milão.
|
Estatística
|
Resultados
|
|
Limite Superior do IR
|
80.01300
|
|
Limite Inferior do IR
|
33.69500
|
|
CV empírico (CVe)
|
0.22333
|
|
CV analítico permitido (pCVa)
|
0.04699
|
|
Slope
|
0.03759
|
|
Mediana do Intervalo de Referência (Med)
|
51.92339
|
|
Desvio padrão analítico permitido para um valor na mediana (pSA_Med)
|
2.44004
|
|
Limite de decisão médica (xi)
|
40.00000
|
|
pSA_xi
|
1.99178
|
|
Bias % permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
3.48562
|
|
Bias permitido no nível de decisão médica (pB_xi)
|
1.39400
|
Tabela 15. Critério clínico selecionado.
|
Bias Permitido Selecionado
|
|
2.496
|
|
Fonte:
|
|
Modelo 2 da Conferência de Milão - Bias permitido nos
componentes da variação biológica
|
5. Comparação entre faixas (Resultados individuais)
Tabela 16. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
individuais.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 HDL-c
|
Mediana HDL-c
|
Percentil 75 HDL-c
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
18939
|
46
|
53
|
62
|
4.6
|
5.5
|
6.3
|
|
7<=PRL<25
|
42644
|
47
|
55
|
63
|
8.5
|
10.6
|
14.2
|
|
25<=PRL<100
|
4035
|
49
|
57
|
65
|
27.8
|
32.1
|
40.6
|
|
PRL>100
|
177
|
46
|
54
|
66
|
118.2
|
141.7
|
175.6
|
Tabela 17. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados individuais.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
370.84
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 18. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados individuais.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
4035
|
42644
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
4035
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
4035
|
177
|
0.96621
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
42644
|
18939
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
42644
|
177
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
18939
|
177
|
0.14352
|
Igual
|
Tabela 19. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática).
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.00564
|
0.00458
|
0.00697
|
irrisório
|
Tabela 20. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados individuais.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.541
|
0.541
|
irrisório
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
0.581
|
0.581
|
Pequeno
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.527
|
0.527
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.539
|
0.539
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.489
|
0.511
|
irrisório
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.453
|
0.547
|
irrisório
|
Tabela 21. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados individuais.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|53.89 - 55.488|
|
1.598
|
2.496
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|53.89 - 57.087|
|
3.197
|
2.496
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|53.89 - 56.508|
|
2.618
|
2.496
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|55.488 - 57.087|
|
1.599
|
2.496
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|55.488 - 56.508|
|
1.020
|
2.496
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|57.087 - 56.508|
|
0.579
|
2.496
|
Igual
|
6. Comparação entre faixas (Resultados médios)
Tabela 22. Resultados individuais por faixa de concentração - resultados
médios.
|
Faixa de resultados PRL
|
n
|
Percentil 25 HDL-c
|
Mediana HDL-c
|
Percentil 75 HDL-c
|
Percentil 25 Prolactina
|
Mediana Prolactina
|
Percentil 75 Prolactina
|
|
PRL<7
|
17
|
53.2660
|
53.816
|
54.26500
|
4.04900
|
4.8030
|
5.80300
|
|
7<=PRL<25
|
60
|
55.3310
|
55.928
|
56.69025
|
10.73375
|
14.4525
|
18.16125
|
|
25<=PRL<100
|
23
|
56.6695
|
57.030
|
57.51600
|
27.94900
|
32.9690
|
43.91800
|
|
PRL>100
|
6
|
55.7680
|
57.233
|
57.41625
|
118.30875
|
139.0020
|
168.58200
|
Tabela 23. Teste de Kruskal-Wallis (Critério A - Avaliando a
significância estatística) - resultados médios.
|
Estatísticas
|
Resultados
|
|
Kruskal-Wallis chi-squared
|
52.67
|
|
df
|
3
|
|
p-value
|
< 0.00005
|
Tabela 24. Teste Post hoc de Dunn (Critério A - Avaliando a
significância estatística, alfa = 0.005) - resultados médios.
|
Grupo 1
|
Grupo 2
|
n1
|
n2
|
p-valor ajustado
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100
|
7<=PRL<25
|
23
|
60
|
0.00165
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL<7
|
23
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
25<=PRL<100
|
PRL>100
|
23
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
7<=PRL<25
|
PRL<7
|
60
|
17
|
0.00000
|
Diferente
|
|
7<=PRL<25
|
PRL>100
|
60
|
6
|
1.00000
|
Igual
|
|
PRL<7
|
PRL>100
|
17
|
6
|
0.00035
|
Diferente
|
Tabela 25. Tamanho de efeito (TDE) do Grupo (Critério B.1 - Avaliando a
significância prática) - resultados médios.
|
Método
|
TDE
|
Limite Inferior IC 95%
|
Limite Superior IC 95%
|
Interpretação
|
|
epsilon2 ordinal
|
0.502
|
0.368
|
0.655
|
Grande
|
Tabela 26. Tamanho de efeito Linguagem Comum (TDE-LC) pelo método
Vargha-Delaney A (Critério B.1 - Avaliando a significância prática) -
resultados médios.
|
Comparação
|
TDE-LC
|
TDE-LC máximo
|
Interpretação
|
|
25<=PRL<100 - 7<=PRL<25
|
0.815
|
0.815
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL<7
|
1.000
|
1.000
|
Grande
|
|
25<=PRL<100 - PRL>100
|
0.500
|
0.500
|
irrisório
|
|
7<=PRL<25 - PRL<7
|
0.985
|
0.985
|
Grande
|
|
7<=PRL<25 - PRL>100
|
0.331
|
0.669
|
Moderado
|
|
PRL<7 - PRL>100
|
0.157
|
0.843
|
Grande
|
Tabela 27. Comparação resultado entre faixas Prolactina (Critério B.2 -
Avaliando significância clínica) - resultados médios.
|
Diferença entre Faixas
|
Diferença entre médias em módulo
|
Média das diferenças
|
Bias absoluto permitido
|
Interpretação
|
|
‘PRL<7’ - ‘7<=PRL<25’
|
|53.773 - 56.012|
|
2.239
|
2.496
|
Igual
|
|
‘PRL<7’ - ‘25<=PRL<100’
|
|53.773 - 57.059|
|
3.286
|
2.496
|
Diferente
|
|
‘PRL<7’ - ‘PRL>100’
|
|53.773 - 56.424|
|
2.651
|
2.496
|
Diferente
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘25<=PRL<100’
|
|56.012 - 57.059|
|
1.047
|
2.496
|
Igual
|
|
‘7<=PRL<25’ - ‘PRL>100’
|
|56.012 - 56.424|
|
0.412
|
2.496
|
Igual
|
|
‘25<=PRL<100’ - ‘PRL>100’
|
|57.059 - 56.424|
|
0.635
|
2.496
|
Igual
|
7. Regressão Segmentada e “Ponto Inflexão”
Tabela 28. Equação regressão e Ponto de Inflexão.
|
Resultados da Regressão segmentada
|
|
Ponto de inflexão: 16.11; IC 95%: 14.23 a 17.98
|
|
Eq Reg. linear <= à Broken-line: HDL-c = 52.5346 + 0.2599 x
Prolactina (r: 0.94;IC 95%: 0.9 a 0.96; p-valor:0)
|
|
Eq Reg. linear <= à Broken-line: HDL-c = 56.9591 + -0.0023 x
Prolactina (r: -0.12;IC 95%: -0.38 a 0.17; p-valor:0.42066731)
|
|
Nota de rodapé:
|
|
O ‘Ponto de Inflexão’ usada para segmentação dos dados foi o
limmite inferior do Intervalo de Confinaça de 95% do ‘Break-point’.
|
Tabela 29. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste -
Verificando a capacidade de generalização do modelo de Regressão
Segmentada.
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.41
|
0.37
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.88
|
0.90
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.30
|
0.27
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
|
8. Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
Tabela 30. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Métricas
|
Desempenho dados treino
|
Desempenho dados teste
|
|
Raiz Quadrática Média dos Erros (RMSE)
|
0.38
|
0.36
|
|
Coeficiente de Determinação (Rsquared)
|
0.89
|
0.91
|
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
0.29
|
0.28
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
|
|
Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
|
9. Previsoes e Desempenho
Tabela 31. Comparando o desempenho nos dados de treino e teste
(Verificando a capacidade de generalização).
|
Modelos usados para Previsão
|
Previsão resultados de HDL-c
|
Métricas avaliação (Capacidade Generalização)
|
|
Regressão Segmentada
|
HDL-c ( mg/dL ) <= 56.36 (IC95%: 55.98 a 56.74 )
|
RMSE: 0.37; R2: 0.9; MAE:0.27
|
|
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada
|
HDL-c ( mg/dL ) <= 56.37
|
RMSE: 0.36; R2: 0.91; MAE:0.28
|
|
Capacidade de Generalização baseada na
Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS):
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Capacidade Preditiva utilizando o modelo MARS e utilizando
apenas o subset com maior linearidade.
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Capacidade de Generalização baseada na
Regressão Segmentada:
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Capacidade Preditiva utilizando o modelo de regressão
segmentada e utilizando todo o dataset.
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